在工業 4.0 浪潮席卷全球的當下，如何將大數據與前沿技術轉化為實打實的生產效益，成為制造業企業突破增長瓶頸的關鍵。普迪飛（PDF Solutions）憑借數十年深耕制造與測試領域的經驗，融合大數據基礎設施與機器學習技術，推出制造業高級洞察方案（AIM），為企業量身定制智能化解決方案，助力其在高產量生產環境中實現效率躍升、成本優化與質量升級。

數十年驗證的智能系統：從數據到決策的無縫銜接

制造業高級洞察（Advanced Insights for Manufacturing，簡稱 AIM）解決方案并非紙上談兵，而是一套經過十多年高產量生產驗證的 “實戰型” 系統。它以可配置的知識體系為核心，通過持續學習生產數據與用戶輸入，在海量制造場景中快速做出精準決策。依托普迪飛自研的大數據平臺與機器學習能力，AIM 已形成一系列成熟解決方案，在制造、測試運營、封裝等環節為客戶創造顯著投資回報，成為工業 4.0 落地的 “加速器”。

圖片來源：普迪飛官網

8大核心解決方案：全鏈路破解制造業痛點

AIM 方案涵蓋八大模塊，從良率提升到成本控制，從設備優化到質量保障，全方位覆蓋制造業核心場景：

1

自適應特征診斷（ASD）

5 倍速鎖定晶圓良率損失根源

在晶圓生產中，良率波動往往暗藏復雜成因。ASD 系統通過機器學習驅動的 “協同學習” 技術，自動分析新晶圓的空間特征并實時優化分類，對每個獨特晶圓類別自動展開深度分析并生成報告，快速識別已知問題的復現或新的良率損失風險。相比傳統方法，其根源定位與控制速度提升5倍，且能將專家經驗沉淀為機器學習模型，實現持續改進。

數據來源：Wafersort/Binsort、PCM、LEH/WEH、Metrology（計量）、Defect（缺陷）、Tool FDC

圖片來源：普迪飛官網

2

產能與效率提升（CEI）

讓設備效能突破瓶頸

針對工廠常見的設備利用率低、吞吐量不足等問題，CEI 系統借助 Exensio 大數據智能分析管理平臺的設備性能跟蹤（EPT）功能，通過匹配工具與腔體操作，精準優化設備綜合效率（OEE）、工廠產能及晶圓吞吐量。它能捕捉不同工具在配方微步驟中的性能差異，結合工具傳感器數據消除偏差，最終實現瓶頸設備產能提升10%、效率 / 吞吐量提升超20%的顯著成效。

數據來源：工具傳感器 FDC 數據

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3

耗材成本降低（CCR）

從數據中挖出 “隱形利潤”

制造業耗材成本常因使用不規范、成分異常等問題居高不下。CCR 借助 Exensio 平臺的 Process Control 模塊（核心模塊）收集 eBOM 數據集（包含 ERP、MES、EAM、FAC 數據，以及耗材、維護零件、材料的化學與成分報告等），系統分析耗材消耗規律，精準識別低效工具、劣質零件與問題供應商，指導企業優化用量、減少浪費。這不僅能降低材料成本，更能減少因材料問題導致的良率波動，讓每一分投入都產生最大價值。

數據來源：耗材批次 ID、事件數據、配方 ID、FDC 數據、PM 信息、材料成分報告、MES 數據

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4

早期失效檢測（ELF）

把質量風險攔截在出廠前

ELF 功能能夠在產品的現場良率與可靠性失效之間，實現質量成本的精準權衡。傳統的異常值算法（如 “零件平均測試”（PAT））常被用于識別和篩選存在早期失效風險的零件，但存在一定局限性。而 Exensio - ELF 突破了 PAT 的局限，借助 Exensio 平臺的端到端數據庫及基礎設施，提供全面的芯片質量評級與風險分類解決方案。該方案通過多變量機器學習方法，對來自多個數據源的高級指標進行分析，且這種方法能根據新信息（如 8D 報告、在失效分析（FA）中發現的根本原因、新增的退貨授權（RMA）等）進行動態調整。

數據來源：Wafer Sort、Final Test、PCM、Burn-in（老化測試）、Returns（退貨）、Defect（缺陷）、Metrology（計量）、LEH/WEH、FDC

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5

設備故障防護（ETP）

讓設備 “少出故障、多出力”

作為下一代設備數據采集（FDC）解決方案，ETP 超越了傳統 FDC 的 “數據收集、特征選擇、SPC 報警” 局限，通過 AI 與機器學習關聯設備數據與運行事件，將異常傳感器軌跡分類為 “良好 / 不良 / 未知”，并隨用戶反饋的新信號和已確認的根本原因持續優化，實現問題的快速檢測與遏制。實踐證明，它能帶來1%的晶圓良率提升、2%的生產線良率提升，5%的工廠產出增長，同時減少工程人力投入，讓設備 “健康度” 與利用率雙提升。

數據來源：工具傳感器 FDC 數據和工具事件

圖片來源：普迪飛官網

6

智能物料處置（IMD）

讓質檢決策又快又準

“材料審查委員會”（MRB）是提升出廠產品質量的常用方法，但傳統 MRB 流程常因人工操作導致效率低、標準不一。IMD 功能通過自動化工作流，將客戶的質量標準轉化為實時分析規則，幾分鐘內即可完成批次與晶圓質量評級 —— 相比傳統流程的數小時甚至數天，效率提升超50%，且決策一致性與準確性大幅提高，有效防止不良品流出。

數據來源：PCM/WAT、Wafersort/Binsort、Final Test（最終測試）

圖片來源：普迪飛官網

7

智能測試（Smart Testing）

砍掉 30%-60% 的測試成本

制造的復雜性、先進的封裝技術與高密度芯片設計，共同推高了晶圓分選和最終測試的成本。Exensio 智能測試解決方案給出了破局之道：它依托機器學習從與每個產品晶粒相關的海量數據中捕捉細微信號，通過 AI 識別質量最優的裸片，使其可跳過老化測試等昂貴環節。這一優化直接減少30%-60%的老化測試需求，既能滿足 DPPM（每百萬缺陷數）要求，又能按生產規模節省每年數百萬美元的測試成本。

值得一提的是，該系統支持靈活部署：普迪飛可提供機器學習算法，也支持客戶使用自有算法；且專為生產場景設計，部署于 OSAT 測試車間的 “邊緣端”，能實現高效低延遲運行、高 uptime（運行時間）及最小化數據丟失，充分適配量產需求。

數據來源：PCM/WAT、Wafersort、Final Test（及可用的 Metrology、Defect、MES、FDC 數據）

圖片來源：普迪飛官網

8

良率感知 FDC（YA-FDC）

用數據模型破解 “良率密碼”

YA-FDC 是技術與服務的深度融合方案，依托 Exensio 大數據智能分析管理平臺改善工藝變異：通過識別影響功能與參數良率的設備狀態及變異源頭，借助專有分析與建模技術定位關鍵參數，設定適宜的 SPC（統計過程控制）限制。其分析過程全自動化，通過報告與儀表板實時呈現結果，助力企業快速改善良率、減少變異與偏差。

同時，AI/ML 技術為其提供預測模型，可實現更精細的反饋與前饋控制；通過預測性維護（PM）優化設備可用性；借助虛擬計量技術實現自適應在線取樣。實踐證明，YA-FDC 能帶來顯著效益：良率提升8%、異常減少40%，且通過預測性維護、虛擬計量等功能，使新產品導入（NPI）的學習速度加快7%，有效加速量產進程。

數據來源：工具傳感器 FDC 數據、Metrology、Defect、PCM/WAT、Wafersort、Test（測試）、Assembly（組裝）

圖片來源：普迪飛官網

圖片來源：普迪飛官網

從晶圓生產到成品測試，從設備運行到耗材管理，普迪飛的 AIM 解決方案正以 “機器學習 + 行業經驗” 的雙輪驅動，幫助制造業企業撕掉 “高成本、低效率” 的標簽，在工業 4.0 的賽道上實現從 “制造” 到 “智造” 的跨越。未來，隨著數據價值的進一步釋放，AIM 將持續為制造業注入智能化動能，讓每一個生產環節都成為利潤增長的源泉。